基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法研究

张科星

（太原学院计算机科学与工程系,山西太原 030032）

基于物联网对传感器失效节点空洞进行修复，在以物联网技术为核心的前提条件下，进行延伸和扩展。物联网技术的主要内容就是进行信息的交换和通信，致力于实现物物相息的综合数据采集[1]。为了获取更加精确的传感器节点信息，通常情况下，在监测区域会部署成千上万的传感器节点，甚至更多。传感器网络失效节点是由于传感器节点分布在很大地理区域内，森林防火和环境监测采用传感器网络方式难度系数大，导致节点失效。并且面积较小的空间内传感器节点有部署密集的特点，密集部署了大量的传感器节点，造成传感器节点失效原因之一。本文对传感器失效节点空洞进行修复，通过物联网技术获得具有更大信噪比的传感器失效节点信息。再根据分布式处理采集到的大量传感器失效节点信息，进而提高传感器失效节点空洞修复的精确度，降低对单个传感器失效节点空洞修复的难度要求[2]。因此，本文进行基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法研究。

1 基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法研究

考虑到传感器失效节点空洞的存在，就意味着传感器大量冗余节点的存在，使得传感器自身的容错性能在极大程度上降低。大量传感器失效节点空洞必将减小覆盖到的监测区域，使传感器的传感模块、处理模块、通信模块以及供电模块功能效果降低。因此，在本文进行的基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法研究中，首先，确定传感器失效节点空洞修复性能指标，再通过建立传感器失效节点空洞二次修复指标赋值矩阵，移动传感器失效节点，进而完成传感器失效节点成功修复[3]。基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法的具体流程，如图1所示。

图1 基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法

1.1 确定传感器失效节点空洞修复性能指标

在基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法研究中，确定四个的传感器失效节点空洞修复性能指标，分别为传感器失效节点覆盖度、传感器失效节点冗余度、传感器失效节点空洞修复稳定性以及传感器失效节点总移动距离[4]。传感器失效节点空洞修复性能指标具体示意图，如图2所示。

敦礼一向是喝蓝山的，牙买加风味的蓝山。至于摩卡，他总觉得那浓郁的果香有些腻腻的，不怎么清爽。不过，如果是那种极品水洗豆呢，据说是有着微微的酒香的。

图2 传感器失效节点空洞修复性能指标

针对二维区域U中节点集合B有：

综上所述，基于JavaEE的高校教学资源库平台能够以更加优质和现代化的资源共享模式，为高校的教育教学活动，提供更加现代化和系统化的发展模式。相关领域的工作人员在实际的教育教学管理工作中，需要认真地分析高校教学资源库平台的发展需求，对前后台的模块进行合理化设计，提高搜索引擎模块的应用效率，同时对后台的服务模块加以实现，共同推动我国院校的现代化发展。

首先，针对农村订单定向医学生从业环境和特点，学校在理论课程和实践教学体系的设置上应进一步结合农村卫生医疗环境；或者可以借鉴发达国家的经验，在医学的学科教育中，尽可能多地设置农村医学课程，进行符合农村医疗实践的技术实习，早期接触农村，提高学生对农村医学的兴趣[14]。如此一来，因为农村户籍的学生对农村环境已经有了一定程度的了解，其在基层工作拥有比城镇户籍的学生更得天独厚的优势，由此可以增强农村户籍学生的自信心，减少其自卑和挫败心理；其次也增加了农村户籍与城镇户籍学生的共同语言，减少农村户籍学生对城市文化的疏离感。

节点nj的感知范围用Lj进行描述，也就是针对某位置Oj，若其和nj间的间隔符合则认为节点nj可覆盖该位置。

（7）管理云向此ONT下发默认的JAVA插件，并安装后运行，此插件用于向管理云定时上报ONT上Wi-Fi/STA之间的信号强度、协商速率等信息。

下面给出三个关于节点修复的定义。

定义1 针对二维区域U中某位置Oj，若其在节点nj的感知范围内，也就是符合≤Lj，则称点Oj在节点nj的修复范围内。

移动传感器失效节点是基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法中最关键的一步，一旦在传感器中检测出失效节点空洞后，那么所有的传感器节点均需要进行大规模移动。可见，在传感器失效节点空洞修复过程中，网络中每个传感器节点都需要进行移动。每个传感器节点在移动过程中都会造成能量的损耗，因此这极大程度上地影响了整个网络的生存周期。

定义3 针对二维区域U中某位置Oj，Oj修复度为ε，给出正整数R，经调度节点集合B中的节点休眠，令位置Oj被节点集合Bj修复，同时符合Bj⊂B,|Bj|=δ,ε＞δ≥R。则将其称作能量有效的R多重修复。

为了验证本文提出算法的性能，在MATLAB软件中对算法进行仿真。假设在00 m×00 m 范围内，随机放置4种节点，节点参数用表3进行描述。

为了令异构网络修复区域U中任意位置均可达到能量有效的R重修复，需得到此刻节点的修复度δ，若δ＞R，则认为此刻修复度比期望值更高，可将一些节点调度为休眠状态，不仅可减少能耗，还可增加网络生命周期。然而因为节点休眠，在很大程度上会导致实际修复度比期望值低，所以需防止出现调度后修复盲点的问题出现；反之若δ＞R，需把一些休眠节点调度为活跃节点，增强修复度。

1.2 建立传感器失效节点空洞二次修复指标赋值矩阵

在确定传感器失效节点空洞修复性能指标的基础上，建立传感器失效节点空洞二次修复指标赋值矩阵[5]。传感器失效节点空洞二次修复指标赋值矩阵的主要内容包括性能指标、修复指标赋值及修复程度。那么，传感器失效节点空洞二次修复指标赋值矩阵，如表1所示。

式中，N用于描述节点量，某节点nj位置Dj可描述成Dj=(xj,yj)。

表1 传感器失效节点空洞修复性能指标

根据表1所示，运用物联网进行传感器失效节点的交换和通信，将传感器失效节点的感知范围抽象化，以传感器失效节点空洞为圆心，设传感器失效节点感知距离为R，在此基础上作圆[6]。若目标点在圆内，则百分之百能被感知，若目标处于圆外，则不能被节点感知。基于物联网传感器节点二元修复示意图，如图3所示。

图3 基于物联网传感器节点二元修复

在时间片中，节点利用工作状态的切换减少能耗，所有时间片的长度是tld。在既定时间te内，区域修复度Rj和节点寿命条件下，令范围有效修复率达到最大化，并且令活动节点占比达到最小化。则算法目标函数为：

该含水岩组主要分布于挠力河低平原，含水岩组由中更新统浓江组、上更新统别拉洪河组及全新统的砂、砂砾石组成。含水层厚度一般为20～30 m，从山前向低平原中部方向由薄变厚，最厚达68.65 m。地下水类型大多属弱承压水或潜水，富水性从弱到强，按单井涌水量大小可分为水量极丰富区、水量丰富区、水量中等区、水量贫乏区等4个富水区。

式中，Aj(s)主要用于对时间片j中工作节点量进行统计；Cj(s)用于描述网络修复率计算函数；Aj(s) 与Cj(s) 可通过下式求出：

免疫遗传算法的选择操作一般试图把适应度最大化，和建立的异构无线网络节点多重修复调度目标函数一致，抗体ui的适应函数可描述成：

式中，Keff为有效修复的栅格个数；Ktq为栅格总个数。针对多目标优化问题，通过免疫遗传算法进行求解。

由于夏季气温过高，影响导致进风口气温过高。基于此种情况，我们可以选择在进风口进行制冷处理。可以使用脉外低温巷道降低入风温度、对进风风流采用冷水逆流喷淋降温等技术处理。比如可以向矿山的进风井中进行低温水逆流喷淋(武安-30喷雾器)。当进风量为12m/s,温度为26℃,喷水量为40t/h时,这时候温度可以降低2.2～2.6℃。如果是采用冰块与27℃水混合的冷却水在工作面进行风筒喷雾,这时候能够使工作面的入风温度平均下降5.5～6.5℃,相对湿度由原来的40%增加到50%,耗水量约0.24L/min。这种技术降低了夏季的入风气温,效果很好。

定义2 针对二维区域U中某位置Oj，若其同时在节点集合Bj的感知范围内，也就是Bj⊆B，则称点Oj被节点集合Bjδ重修复，δ被称作修复度。

1.3 完成传感器失效节点空洞修复

通过确定传感器失效节点空洞修复性能指标，建立传感器失效节点空洞二次修复指标赋值矩阵。再通过移动传感器失效节点，完成传感器失效节点空洞修复。考虑到传感器失效节点空洞修复行为在本质意义上来讲保证网络安全行为，因此，必须基于物联网加大对传感器失效节点空洞修复的程度。通过以上对基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法的研究，发现基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法计算出来的修复权值能够体现该传感器所面临的潜在威胁。

2 实验

2.1 实验过程

通过实验，证明基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法的可行性，实验内容针对传感器失效节点空洞的修复覆盖率进行。首先采用传统的传感器失效节点空洞修复方法进行实验，再采用文章设计的基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法同样操作步骤，设置传统的传感器失效节点空洞修复方法为对照组。将实验次数设为3次，分别使用两种方法进行对比实验。在实验过程中，仿真实验环境配置包括：笔记本电脑、处理器、安装内存、操作以及仿真软件，仿真实验环境配置具体参数如表2所示。

表2 实验环境配置具体参数

2.2 实验结果分析与结论

首先，培育经营主体的扶持政策不到位。目前，基层政府对土地流转的专项补贴配套往往跟不上，在农业园区建设、农业科技投入上缺乏政策导向与扶持力度。

表3 节点参数设置

节点密度函数如下：

1978年，我国食品工业总产值为471.1亿元，到1980年已升至568亿元；随后15年，食品工业总产值高速增长，1995年达到4496.1亿元；1996年完成的第3次全国工业普查结果显示，我国食品工业总产值在全国工业部门总产值中所占比重首次上升到第一位；而如今，我国食品工业总产值早已突破“万亿元”级别，2016年达到11.1万亿元（不含烟草）。

式中，k∈(a,b)，a取5，b取120，α取1.5。在实验范围内，通过上式形成目标，目标数量和密度较大的部分被称作热点部分。节点总量设置为100个。

采用本文算法对异构无线网络节点进行多重覆盖调度后，无线网络中活跃节点数量明显低于传统算法，说明本文算法可调度更少节点，减少能耗。

表4描述的是随异构无线网络寿命的增加，本文算法与传统算法修复率比较结果。

表4 两种方法修复率比较结果

分析表4可知，本文算法在修复率方面明显优于文传统算法，修复率超过95%，几乎完全修复。

根据上述的设计的实验，实验结果如图4所示。

图4 两种算法对比图

通过图4可得出本文设计的基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法的修复覆盖率相较于实验对照组具有明显的优势。因此，通过实验可以证明基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法可以实现对传感器失效节点空洞成功修复。

3 结语

随着物联网技术在传感器失效节点空洞修复方面应用的逐步成熟，传感器失效节点空洞修复问题显得越来越重要。传感器失效节点空洞修复是针对传感器失效节点进行修复的最实用和最有效的方法。针对基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法的研究可以大幅度提高传感器失效节点空洞修复的覆盖率，完成传统的传感器失效节点空洞修复方法所不能完成的任务。基于物联网的传感器失效节点空洞修复方法是传感器失效节点空洞修复的核心技术，为传感器失效节点空洞修复提供学术意义。